• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.110-114
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• 2015

This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4386-4404
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• 2016

Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.117-122
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• 2023

사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2430-2436
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• 2013

본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.794-803
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• 2009

In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.574-578
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• 2009

정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.85-88
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• 2009

In this paper, we propose a DRF-based object detection method using the object adaptive patch in the satellite imagery. It is a Discriminative Random Fields (DRF) based work, so the detection is done by labeling to the possible patches in the image. For the feature information of each patch, we use the multi-scale and object adaptive patch and its texton histogram, instead of using the single scale and fixed grid patch. So, we can include contextual layout of texture information around the object. To make object adaptive patch, we use "superpixel lattice" scheme. As a result, each group of labeled patches represents the object or object's presence region. In the experiment, we compare the detection result with a fixed grid scheme and shows our result is more close to the object shape.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.126-129
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• 2008

In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.